La diversité des pratiques de transport durable : une nécessaire adaptation des politiques de transport
Bibliographic record
Abstract
Face à la dénonciation croissante des externalités du transport – et notamment du transport de marchandises - la politique des transports s'est progressivement fixée des objectifs de développement durable. Si les objectifs ont évolué, les leviers d'intervention sont pour leur part restés les mêmes : l'offre d'infrastructures et la tarification de leur usage principalement. L'évaluation à mi-parcours du livre blanc de 2001 fait pourtant état d'un succès limité de ces options, et le problème du déséquilibre des parts modales reste inchangé. Cette évaluation prône alors le recours à une panoplie plus large et plus souple d'instruments d'action. Le problème des options de la politique publique des transports est à notre sens double : - elles sont construites sur la base d'une représentation particulière du transport durable, et ne sont donc articulées qu'autour d'un seul objectif, le report modal ; - elles occultent la variété des déterminants des choix de transport pour les firmes et n'insistent ce faisant que sur quelques leviers d'intervention. L'objectif de la communication est de mettre en évidence la diversité des représentations du transport durable pour les firmes, mais aussi la multiplicité des facteurs pouvant favoriser une orientation plus durable des choix de transport (I). Nous mobiliserons notamment une série d'enquêtes sur la filière textile pour éclairer cette diversité et mettre en valeur les freins et les motivations de la firme à une mise en place de stratégies de durabilité en matière de transport (II).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".